测试和测量家庭作业帮助 用于分析的MATLAB®环境提供了获取数据和自动执行任务所需的工具。在MATLAB和Simulink®中，您可以控制和采集插件数据采集板，测试仪器，网络摄像机和帧采集器的数据，以及通过CAN总线发送和接收消息。 获取数据后，您可以进行交互式探索，并进行实时可视化和数据分析。然后，您可以构建测试系统，验证设计和概念，并自动执行重复任务。您还可以将嵌入MATLAB的测试应用程序部署到其他计算机上。 这些例子说明了使用测试和测量工具进行仪器控制的典型会话。该会议需要通过GPIB接口与Tektronix®TDS 210示波器进行通信。 要启动该工具，请在MATLAB®命令窗口中键入： tmtool 硬件 当工具显示时，展开（单击+）树中的“仪器控制工具箱”节点。接下来，展开硬件节点。树现在看起来像这样。 选择GPIB板的接口和扫描 接下来，通过选择GPIB节点扫描已安装的GPIB板。右窗格将更改为已安装的GPIB板列表。单击扫描查看安装了哪些电路板。下图显示了具有一个Capital Equipment Corp和一个Keithley®GPIB板卡的系统的扫描结果。 扫描连接到GPIB板的仪器 在确定安装了哪些GPIB板卡之后，您必须确定哪些设备连接到这些主板上。展开GPIB节点并选择一个单板。 右窗格更改为GPIB Instruments列表。单击扫描以查看连接到该板的仪器。下图显示了泰克TDS 210连接在主地址8’的系统的扫描结果。 配置接口 您可以通过单击配置选项卡来更改接口的配置。此窗格显示您可以设置配置仪器通讯设置的属性。在“配置”窗格的以下视图中，Timeoutproperty值已设置为10秒。 建立连接 展开ni-Board-0节点，并在主地址4：PAD-8（TEKTRONIX，TDS 210 …）上选择仪器。右窗格将更改为用于从该仪器写入和读取数据的控制面板。 单击连接以建立与仪器的通信。该工具创建一个表示仪器通信通道的接口对象。 写作和阅读数据 选择“通讯”选项卡将显示用于写入和读取数据的窗格。您可以使用“写入”和“读取”按钮分别写入和读取数据，也可以使用“查询”按钮在单个操作中进行写入和读取。 下图显示了通过以下步骤进行简要会话后的窗格： 与仪器打开通信。 输入* IDN？作为要写入的数据，并单击查询（写/读）。这将执行识别命令。 输入CURVE？作为要写入的数据，然后单击查询。这从范围检索波形数据。 出口仪器数据 您可以将从仪器获取的数据导出到以下任何一种： MATLAB工作区作为变量 图窗口作为情节 MAT文件存储在文件中 MATLAB变量编辑器进行修改 要导出数据，请从菜单栏中选择文件>导出>仪器响应。当“数据导出器”对话框打开时，选择要导出的变量。下图显示了数据导出器将曲线数据导出到MATLAB工作区作为变量data2 导出GPIB对象 打开与仪器的连接时，测试和测量工具会自动创建仪器对象。您可以将本示例中创建的GPIB工具对象导出为以下任一项： 可以在仪器控制命令中用作参数的MATLAB工作区对象 包含对GPIB构造函数的调用和设置对象属性的命令的文件 MAT文件存储在文件中 要导出对象，请从菜单栏中选择“文件”>“导出”>“仪器对象”。当“对象导出器”对话框打开时，选择要导出的对象。下图显示了将对象导出到文件的对象导出器。 （当您运行该文件时，它将使用等效设置创建一个新对象。） 保存仪器控制会话。 “会话日志”选项卡显示与仪器控制会话相当的代码。您可以将此代码保存到文件中，以便以编程方式执行相同的命令。 从菜单栏中选择文件>保存会话日志，或单击保存会话。在该对话框中，您可以指定文件的文件名和目录位置。 仪器对象 接口对象 测试和测量工具通过单击通信状态按钮打开仪器通信通道时，自动创建接口对象。要显式创建和配置接口对象： 展开树中的“仪器对象”节点，然后选择“接口对象”。 “接口对象”窗格显示在右侧。 单击新建对象以打开新建对象创建对话框。…

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SimBiology家庭作业帮助 SimBiology是一个自动化和简化生物系统建模过程的MATLAB软件包。它提供了一个图形化，直观的界面，用于设置模型，否则将需要大量的微分方程和调试耐心的专业知识。 SimBiology®提供了一个应用程序和程序化工具来模拟，模拟和分析动态系统，重点是药代动力学/药效学（PK / PD）和系统生物学应用。它提供了一个用于构建模型的框图编辑器，也可以使用MATLAB®语言以编程方式创建模型。 SimBiology包括一个常见PK模型库，您可以自定义并与机械系统生物学模型集成。 多种模型探索技术可以让您识别细胞通路中最佳的给药方案和推定的药物靶点。 SimBiology使用普通微分方程（ODE）和随机解算器来模拟药物暴露的时间过程，药物疗效以及酶和代谢物水平。您可以使用参数扫描和灵敏度分析来调查系统动力学并指导实验。您还可以使用单个主题或群体数据来估计模型参数。 因此，在开发周期中最早地分析了有机体活性成分的相互作用的理解，预测和优化，从而实现了财务和时间的节省。 在本次网络研讨会期间，我们将向您介绍Simbiology环境及其对经典PK / PD建模的功能。根据科学文献的例子，我们将向您展示： SimBiology及其用于构建PK / PD机制的图形和编程功能 其参数估计和灵敏度分析的可能性 通过MATLAB功能进行分析的自动化 自动生成报告，以跟踪项目开发情况 本网络研讨会针对临床前PK / PD模型开发的研究人员以及系统生物学家。 对于参与PK / PD建模机制的人员来说，这个介绍特别有趣。 强点： 建模PK / PD 访问复杂的分析工具 分析自动化 生成报表自动生成 许多现代计算生物学利用数学和统计学中的工具来模拟现实生活中的过程，或者在任何时候获得复杂的，繁琐的计算结果。 有关Simbiology问题的任何指导/帮助，请联系我们的SimBiology导师。我们的在线模拟生物导师和MATLAB专家是杰出的院士，并且能够为您所有的SimBiology项目/论文提供详细的解决方案。我们的MATLAB SimBiology作业/帮助部分旨在指导您完成所有的作业，术语纸和项目论文问题。我们/家庭作业帮助导师持有博士学位或硕士学位，精通任何参考风格，无论是哈佛还是APA或任何其他。我们的专家提供24×7帮助高中/大学/大学生与他们的SimBiology。随着大学MATLAB Simbiology家庭作业帮助和大学MATLAB Simbiology家庭作业帮助我们还为高中，本科，研究生和博士生学生提供SimBiology辅导MATLAB Homeworkchina为复杂的问题和问题提供优质的SimBiology家庭作业帮助服务。我们提供SimBiology家庭作业和家庭作业的定制帮助。我们的在线作业帮助导师可以全天候为能复杂的SimBiology问题的学生提供帮助。获得全天候帮助和完整的SimBiology功课解决方案。 SimBiology是一个用于分析生物系统的MATLAB工具。在SimBiology的帮助下，我们可以创建编程和命令行模型。它配有常见的PK库，可帮助我们定制机械系统生物学模型。它通过使用随机求解器和普通微分方程来模拟药物疗效和药物暴露的概况。 Simbiology允许我们通过系统生物标记语言直接创建模型。它允许我们导入，导出和建立模型。生物学可以从两个主要概念开始： SimBiology Desktop =用于集成，分析和模拟模型 SimBiologgy命令行=用于构建和分析动态系统 在SimBiology桌面的帮助下，我们可以创建模型仿真的独立应用程序。 SimBiology与MATLAB用于创建，定制，分析和修改工作流。 全天候在线帮助SimBiology家庭作业包括： 全天候聊天，电话和电子邮件支持SimBiology家庭作业帮助 价格实惠 帮助SimBiology考试，测验和在线测试。 SimBiology课程帮助的几个主题： 应用于PK / PD和机械系统生物学建模 普通微分方程 随机解…

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并行计算家庭作业帮助 并行计算是一种计算，其中许多计算或进程的执行同时执行。大问题通常可以分为较小的问题，可以同时解决。 并行计算是一种计算架构，其中几个处理器同时执行或处理应用程序或计算。并行计算有助于通过在多个处理器之间划分工作负载来执行大型计算，所有这些处理器都可以同时通过计算工作。大多数超级计算机采用并行计算原理来操作。 并行计算也称为并行处理。 并行处理通常在需要大量计算或处理能力的操作环境/场景中实现。并行计算的主要目标是增加可用的计算能力，以实现更快的应用程序处理或任务解析。通常，并行计算基础设施安装在单个设施中，许多处理器安装在服务器机架中，或者单独的服务器连接在一起。应用程序服务器发送分布在每个处理器/服务器上并发执行的小块或组件的计算或处理请求。并行计算可以分为位级，指导级，数据和任务并行。 在计算机中，并行处理是通过将程序指令分成多个处理器来处理程序指令，目的是在较短的时间内运行程序。在最早的计算机中，一次只运行一个程序。运行一小时的计算密集型程序和运行一小时的磁带复制程序将需要两个小时才能运行。并行处理的早期形式允许两个程序的交错执行在一起。计算机将启动I / O操作，并且在等待操作完成时，它将执行处理器密集型程序。这两个工作的总执行时间将会稍长一个多小时。 接下来的改进是多重程序设计。在多程序系统中，用户提交的多个程序各自被允许在短时间内使用处理器。对用户而言，似乎所有的程序都在同一时间执行。资源争夺的问题首先出现在这些系统中。对资源的明确要求导致了僵局的问题。机器上的资源竞争没有破坏性的指令导致关键的部分程序。 矢量处理是通过一次做多个事情来提高性能的另一个尝试。在这种情况下，将功能添加到机器中，以允许单个指令添加（或减少，乘法或以其他方式操纵）两个数字数组。这在某些工程应用中是有价值的，其中数据以矢量或矩阵的形式自然发生。在具有不太完善数据的应用中，矢量处理不是很有价值。 解决这些问题导致了对称多处理系统（SMP）。在SMP系统中，每个处理器同样有能力并负责管理通过系统的工作流程。最初，目标是使SMP系统看起来像程序员与单处理器，多编程系统完全相同。 （这个行为标准被称为顺序一致性）。然而，工程师发现，通过执行某些指令无序，并要求程序员处理增加的复杂性，系统性能可能会在10-20％的范围内增加。 （只有当两个或更多的程序同时读取和写入相同的操作数时，问题才能变得可见;因此处理增加的复杂性的负担仅仅是很少的程序员，然后仅在非常特殊的情况下）。机器应该在共享数据上行为尚未解决。 定义：并行计算是结合使用两个或多个处理器（内核，计算机）来解决单个问题。 程序员必须弄清楚如何将问题分解成碎片，并且必须弄清楚这些碎片是如何相互关联的。例如，下棋的并行程序可能会看到可能的第一个动作。每个不同的第一动作都可以由不同的处理器进行探索，看看游戏从那时起将如何继续。最后，这些结果必须结合起来，弄清楚哪个是最好的第一步。其实情况比较复杂，因为如果程序正在向前看几步，那么不同的启动可能会在同一个董事会的位置。为了有效率，程序必须跟踪这一点，所以如果一个处理器已经评估了这个位置，那么其他人不会浪费时间重复这个努力。这就是平行象棋系统的工作方式，包括着名的IBM Deep Blue机器，击败了Kasparov。 并行计算是否比串行计算更容易或更难？ （标准计算也被称为“串行计算”，所以你一直在做串行计算多年！） 更轻松： 大部分的宇宙本质上是平行的，许多事情同时发生。你可以一次把裤子放在一条腿上，但是有数百万人将裤子同时放在一起。许多问题都有丰富的程序员可以利用的自然并行性。有时候，当他们尝试开发一个并行程序时，人们就不得不重新考虑问题，并且改变了整个方法，以便直接利用固有的并行性。 更难： 表现不佳：表现得不好，在串行计算机上，处理器可能会将数据从RAM移动到缓存，但它基本上始终显示为忙，只有在进行了更详细的分析之后，您才能确定其实际表现不佳。 （请参阅“使用缓存保存现金”）在100个处理器的并行计算机上，大多数人很快就注意到程序运行速度不是100倍。串行程序可能不是很好（参见“为什么算法专家值得大的Bucks”），但并不总是像许多并行处理器通常是空闲的一样明显。 很少的经验：大多数程序员在并行计算中几乎没有或没有经验，并且几乎没有并行程序可以使用现成的甚至是很好的例子来复制。因此，人们经常需要重新创造平行轮（参见“并行需要群众的课程”）。开发并行系统软件的人员在学习曲线上也是类似的。通常，它们会重新使用为串行系统开发的材料，即使它引起性能问题（参见“并行世界中的串行信号”）。 可移植性差：一个程序可能在一台机器上工作，但是当该程序移植到一台新机器上时，可能会有这样的不同，因此需要进行大量的更改才能使程序运行。大多数串行计算机具有相同的基本组织，但对并行计算机而言并不是这样。一些并行计算机，如流行的集群系统，本质上只是与以太网链接在一起的计算机的集合。他们使用类似于读写的简单命令在处理器之间进行通信。 （进行此通信的最常见系统是MPI）。这种并行计算机称为消息传递系统或分布式内存计算机。集群通常是廉价的，因为它们是由商品部分构成的，并且在企业和大学中变得相当普遍。具有更好性能的分布式内存计算机在处理器之间具有更快的互连性，并且软件更好地调整以支持并行性，但是这增加了成本，因为许多部件是非标准的。 为了完成我们的在线教育辅导任务，我们的大学家庭作业帮助和在线辅导中心全天候正在站着，准备协助需要家庭作业帮助并行计算各个方面的大学生。我们的计算导师可以帮助您的所有项目，无论大小，我们挑战你在任何地方找到更好的在线并行计算辅导。

描述性统计家庭作业帮助 什么是“描述性统计” 描述性统计是总结给定数据集的简要描述性系数，其可以是单个群体的表示或其样本的示例。描述性统计数据分为中央缓解措施和可变性或扩散措施。中心措施平均值，中位数和模式之和，变异性测度包括标准偏差或方差，最小和最大变量以及峰度和偏度。 简而言之，描述性的统计数据有助于描述和理解特定数据集的特征，简要介绍了数据的样本和度量。最公认的描述性统计类型是平均值，中位数和模式，它们在几乎所有级别的数学和统计学中都被使用。然而，较不常见的描述性统计类型仍然非常重要。 人们使用描述性统计，将大量数据集中的难以理解的量化重新定义为大小描述。例如，学生的平均成绩（GPA）可以很好地理解描述性统计数据。 GPA的想法是，从广泛的考试，课程和成绩获取数据点，并将它们平均在一起，以提供对学生整体学术效果的一般了解。学生的个人GPA显示了他的平均学业成绩。 所有描述性统计数据，无论是平均值，中位数，模式，标准偏差，峰度或偏度，都是中心扩散或变异性度量的指标。这两个措施使用图表，一般讨论来帮助人们了解正在分析的数据的含义。 数据集分布的中心位置的中心共同点的度量。一个人使用平均值，中位数或模式来分析分布中每个数据点的频率并对其进行描述，该平均值，中值或模式测量数据集中最常见的模式为Quot; 可变性措施或扩散措施有助于分析如何将分布扩展到一组数据。例如，虽然中央冷却措施可以给人一个数据集的平均值，但它不描述数据在集合内的分布情况。所以，虽然数据的平均值可能是100分之内的65，但在1和100之间仍然可以有数据点。变异性的测量有助于treun数据集。范围，四分位数，绝对偏差和方差都是变异性度量的例子。 描述性统计用于描述研究中数据的基本特征。他们提供了关于样本和措施的简单摘要。与简单的图形分析一起，它们几乎构成了数据的所有定量分析的基础。 描述性统计数据与调查统计数据不同。使用描述性统计数据，您将获得数据显示的数据或数据。在调查统计数据中，您正在努力达成超出立即数据的结论。例如，我们使用推论统计来尝试从样本数据推断人口可能会考虑什么。或者，我们使用推论统计来判断组合之间接受的差异是可靠的或可能在本研究中可能采取的可能性之间的差异的判断。使用推论统计从我们的数据推导到更一般的条件;我们使用描述性统计来简单地描述我们的数据发生了什么。 描述性统计用于以可管理的形式呈现量化描述。在研究中，我们可能会采取很多措施。或者我们可以测量大量的人。描述性统计帮助我们以合理的方式简化大量数据。每个描述性统计数据将大量数据减少为更简单的摘要。例如，考虑一个简单的数字，用于总结面糊在棒球中的表现，击球平均水平。这个单个数字只是命中数除以蝙蝠的次数（报告为三位有效数字）。击中.333的面糊在蝙蝠每三击一次。一次击球.250击中四次一次。单个数字描述了大量的离散事件。或者，考虑许多学生的祸害，成绩点平均（GPA）。这个单一的数字描述了学生跨越潜在广泛的课程体验的一般表现。 分销。分布是各个值的频率或变量值的范围的总结。最简单的分布将列出变量的每个值和每个值的人数。例如，描述大学生分配的一个典型方法是在大学毕业，列出四年中每个学生的数量或百分比。或者，我们通过列出男性和女性的数量或百分比来描述性别。在这些情况下，变量具有足够的值，我们可以列出每个值，并总结有多少个样本的值。但是，对于像收入或GPA这样的变量，我们做什么呢？有了这些变量，可能有很多可能的值，每个人都有相对较少的值。在这种情况下，我们将原始分数根据值的范围分类。例如，我们可以根据字母级别范围来查看GPA。或者，我们可以将收入分成四到五个收入值范围 描述性统计 描述性统计是给数据分析的术语，有助于以有意义的方式描述，显示或汇总数据，以便例如数据可能出现。然而，描述性统计数据不允许我们超出我们分析的数据结论，或得出关于我们可能提出的任何假设的结论。它们只是描述我们的数据的一种方式。 描述性统计是非常重要的，因为如果我们简单地提供原始数据，那么很难明确数据显示，特别是如果有很多。因此，描述性统计数据使我们能够以更有意义的方式呈现数据，这允许更简单地解释数据。例如，如果我们获得了100个学生的课程成绩，我们可能对这些学生的整体表现感兴趣。我们也会对商标的分发或传播感兴趣。描述性的统计数据使我们能够做到这一点。如何通过统计和图表正确描述数据是一个重要的话题，并在其他“Laerd Statistics”指南中讨论。通常，有两种常用的统计数据类型用于描述数据： 我们在家庭作业中通过在统计学中提供一系列主题的解决方案，在空间上树立了自己的突出位置。 您可以通过点击主页上提供的“提交您的”标签来上传您的/家庭作业或项目，以获取任何有关描述性统计的统计/统计作业或统计项目的帮助。

应用程序操作家庭作业帮助 MATLAB有两种不同类型的算术运算。矩阵算术运算由线性代数规则定义。阵列算术运算是逐个元素执行的，可以与多维数组一起使用。周期字符（。）将阵列操作与矩阵运算区分开来。然而，由于加法和减法的矩阵和数组运算是相同的，所以不使用字符对。+和.-。 *矩阵乘法C = A * B是矩阵A和B的线性代数乘积。更准确地说， 对于非标量A和B，A的列数必须等于B的行数。标量可以乘以任何大小的矩阵。 *数组乘法。 A. * B是数组A和B的逐个元素乘积.A和B必须具有相同的大小，除非它们之一是标量。 /斜线或矩阵右分割。 B / A与B * inv（A）大致相同。更准确地说，B / A =（A’\ B’）’。有关详细信息，请参阅mrdivide的参考页面。 ./阵列右分。 A./B是具有元素A（i，j）/ B（i，j）的矩阵。 A和B必须具有相同的大小，除非它们之一是标量。 \反斜杠或矩阵左分割。如果A是方阵，则A \ B与inv（A）* B大致相同，不同之处在于以不同的方式计算。如果A是n×n矩阵，B是具有n个分量的列向量或具有若干这样的列的矩阵，则X = A \ B是通过高斯消除计算的方程AX = B的解。如果A被严重缩放或几乎单数，则会显示警告消息。有关详细信息，请参阅mldivide的参考页面。 如果A是具有m〜= n的m×n矩阵，B是具有m个分量的列向量或具有若干这样的列的矩阵，则X = A \ B是对于下面的最小二乘法的解 – 或超定系数方程AX = B. A的有效等级k由QR分解与旋转确定（详见算法）。计算出每列最多有k个非零分量的解X。如果k <n，这通常与pinv（A）* B是不一样的，它是具有最小范数的最小二乘解。 \阵列左分区。 A. \ B是具有元素B（i，j）/ A（i，j）的矩阵。 A和B必须具有相同的大小，除非它们之一是标量。…

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